En general, una observación indirecta es cuando mido una cosa como un medio para determinar el valor de otra cosa. En algún momento, llamamos a estas medidas sustitutas, y diferentes disciplinas tienen nombres diferentes.
Como un simple ejemplo, suponga que quiere saber las coordenadas de un punto en la Tierra, en latitud y longitud y altura por encima de algún dato. Bueno, en realidad no puede medir las coordenadas directamente, ya que son una cantidad derivada, por lo que observaría algo más que se puede convertir para derivar esas coordenadas. Por ejemplo, podría observar ángulos horizontales y verticales y una distancia de pendiente desde otro punto cuya latitud, longitud y altura supe, y calcular la ubicación del punto deseado. Podría colocar un receptor GNSS en el punto y medir los tiempos de las señales que llegan de al menos cuatro satélites, y calcular la latitud, longitud y altura de esa manera.
Como otro ejemplo, supongamos que quiero determinar la cantidad de ingreso disponible para los distintos hogares en una región. Es posible que esa información no exista en ninguna parte, pero puedo tener otra información que pueda usar. Puedo obtener valoraciones de las casas de la base de datos del asesor de la ciudad, junto con la fecha de compra más reciente y los impuestos sobre cada propiedad, y algunos datos agregados sobre los ingresos de la oficina de censos, combinándolos con algunas estimaciones de las tasas hipotecarias y para cada propiedad observe el precio de compra, menos un depósito promedio, una hipoteca por el saldo ajustado por el tiempo desde la compra, los impuestos, etc., y calcule el costo total de ser propietario de la propiedad cada año. Si observo el ingreso promedio de los hogares para cada tramo censal y resto el costo de ser propietario de la propiedad, tengo una estimación muy simple del ingreso disponible, desarrollada por medios indirectos, o mediante el uso de datos sustitutos. Podría ir más lejos, agregando información sobre los vehículos registrados en cada ubicación, pero se obtiene la idea general. Por supuesto, será muy aproximado, pero es mejor que nada de información, y puede orientarme en la colocación de una nueva comida rápida o un centro comercial de primer nivel.
El último ejemplo se ha difundido un poco, y no estoy seguro de su verdad real, pero no dudo del concepto general.
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Un viernes por la tarde, el gerente de una tienda suburbana de Target fue visitado por un hombre muy enojado. Su esposa y su hija de 15 años tenían tarjetas de fidelidad de Target y, como parte del trato, todos los meses recibían cupones de descuento por correo. Por lo general, estas eran cosas que solían comprar con bastante frecuencia, pero también había un par de artículos que claramente lo tentaban a probar algo nuevo. Esto había continuado sin dramatismo hasta el día anterior, cuando los cupones mensuales de la hija de 15 años eran predominantemente para artículos relacionados con el embarazo. El padre estaba indignado de que Target asumiera que su hija adolescente estaba embarazada y le enviaba esas cosas.
El gerente se disculpó y calmó al hombre, y le prometió investigarlo. Sin embargo, el lunes volvió el mismo hombre, pero con una actitud muy diferente. Avergonzado, le dijo al gerente que había cosas en el hogar de las que no estaba al tanto, y resultó que su hija de 15 años estaba embarazada. ¡La oficina central de Target lo sabía efectivamente antes de que el padre de la niña lo supiera!
Target había estado utilizando la minería de datos en los registros de compras de sus clientes, todos vinculados a través de la tarjeta de fidelidad, así como las tarjetas de crédito utilizadas para las compras, etc. Al observar los patrones generales de compras durante largos períodos, una de las cosas que habían descubierto era que cuando las mujeres se embarazaron, sus hábitos de compra cambiaron de cierta manera, y poco después comenzaron a comprar artículos de maternidad. Para retener al cliente, Target enviaría los cupones, para ayudar a persuadir al cliente a obtener sus artículos de maternidad en Target.
Este proceso, la minería de datos, analiza muchos patrones diferentes de comportamiento para encontrar indirectamente patrones futuros de comportamiento. En este caso, el patrón de compra de la hija cambió de una manera que era común a muchas mujeres que habían quedado embarazadas recientemente, por lo que esto indicaba una alta probabilidad de que estuviera embarazada. Así que el sistema marcó su cuenta para una gran cantidad de cupones relacionados con el embarazo en las próximas distribuciones de cupones.
Así que aquí hay otro ejemplo de medición indirecta. Tenga en cuenta que, en este caso, los diversos patrones en las compras (los datos) aumentan (o disminuyen) la probabilidad de una condición en el sujeto, lo que puede influir en su comportamiento en el futuro. Por supuesto, no es posible para Target (en este caso) conocer el estado de embarazo de sus clientes, o saberlo directamente. Después de todo, las personas compran ropa de maternidad y cosas para otras personas como regalos todo el tiempo. El simple hecho de comprar un kit de prueba de embarazo no indica que el comprador esté embarazada (por ejemplo, ¿qué sucede si un esposo lo compra para su esposa?). Tiene que haber un patrón de compras más definido para desencadenar este supuesto de que la cliente está embarazada.
Para concluir la historia, Target decidió en el caso del embarazo ser un poco más prudente, y cuando esto se marcó para incluir algunos cupones no relacionados en la mezcla. Probablemente para algo como los sopladores de nieve y Rogaine de los hombres, o cosas equivalentes que no sean de embarazo. Y, por supuesto, Target ha identificado muchos otros patrones de compra de clientes que utilizan para identificar cosas que tienen una alta probabilidad de ser compradas en un futuro cercano, basadas en compras anteriores.